Hacktoberfest 2026：メンテナが10月に向けて印を付けた、オープンで初心者向けの issue。 Hacktoberfest の issue を見る

docs: add Fikra API example to OpenAI-compatible endpoint docs

オープン 初心者向け
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評価

難易度
1/5
見積もり時間
1〜3時間
初心者へのやさしさ
83/100
issue の種類
ドキュメント
明瞭さ
明確に書かれている
活発さ
活発
技術スタック
markdown
領域
documentation

調査の方向性

openhands/usage/llms/openai-llms.mdxを読み、特に既存の「Using an OpenAI Proxy」ワークフローと、そのUI手順の形式を確認してください。issueに記載されているエンドポイント、モデル、料金、請求の詳細を含むFikra APIの例を追加してください。例に、提供されたカスタムモデルとベースURLが関連するプロバイダー情報とともに示されていれば完了です。

索引モデルが issue の本文から書いたものです。

説明

Fikra API (https://fikraapi.co.ke) is an OpenAI-compatible hosted inference endpoint. It would fit an example section next to the existing OpenAI provider workflow in openhands/usage/llms/openai-llms.mdx (Using an OpenAI Proxy).

Copy block (prices verified 2026-10-19 at https://fikraapi.co.ke/pricing):

  • Endpoint: https://api.fikraapi.co.ke/v1 (Chat Completions format)
  • API keys: https://fikraapi.co.ke
  • Model ids: deepseek-v4.1-flash, glm-5.3, glm-5.3-flash, glm-5.2, kimi-k3, step-5-preview, qwen3.8-27b, mimo-v2.6-pro, nvidia-nemotron-3.5-super-vl (full list at https://api.fikraapi.co.ke/v1/models)
  • Headline pricing: DeepSeek V4.1 Flash at $0.045 per 1M input / $0.09 per 1M output, 1M context (the 1017 build is $0.05/$0.11)
  • Other rates: GLM 5.3 $1.05/$3.35, GLM 5.3 Flash $0.155/$0.49, GLM 5.2 $0.75/$1.65, Kimi K3 $2.10/$10.50, Qwen 3.8 27B $0.045/$0.35 (cached input $0.10), MiMo V2.6 Pro $0.60/$1.20, Nemotron 3.5 Super VL $0.50/$1.25, StepFun Step 5 preview $1.25/$3.30
  • Billing: per-token USD, $1 minimum top-up, M-Pesa and card payments

I can raise this as a PR if that helps; the change is a short example block using the existing UI-steps format with Custom Model: openai/deepseek-v4.1-flash and Base URL: https://api.fikraapi.co.ke/v1.

主要言語
MDX
スター
16
フォーク
71
平均マージ
3日 5時間
マージ済み PR（30日）
73

環境構築

  • Dockerfile・Docker Compose ファイルなし
  • プルリクエストのテンプレートあり
  • コントリビューションガイドなし

はじめの一歩

  1. issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
  2. 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
  3. リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
  4. issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。

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